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$first - Amazon DocumentDB

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$first

Nuovo dalla versione 5.0.

Non supportato da Elastic Cluster.

L'$firstoperatore in Amazon DocumentDB restituisce il primo documento da un insieme raggruppato di documenti. Viene comunemente utilizzato nelle pipeline di aggregazione per recuperare il primo documento che corrisponde a una condizione specifica.

Parametri

  • expression: L'espressione da restituire come primo valore in ogni gruppo.

Esempio (MongoDB Shell)

L'esempio seguente dimostra l'uso dell'$firstoperatore per recuperare il valore del primo elemento riscontrato per ciascuna categoria durante l'aggregazione.

Nota: $first restituisce il primo documento in base all'ordine corrente dei documenti nella pipeline. Per garantire un ordine specifico (ad esempio, per data, prezzo, ecc.), è necessario utilizzare una $sort fase prima della $group fase.

Crea documenti di esempio

db.products.insertMany([ { _id: 1, item: "abc", price: 10, category: "food" }, { _id: 2, item: "jkl", price: 20, category: "food" }, { _id: 3, item: "xyz", price: 5, category: "toy" }, { _id: 4, item: "abc", price: 5, category: "toy" } ]);

Esempio di interrogazione

db.products.aggregate([ { $group: { _id: "$category", firstItem: { $first: "$item" } } } ]);

Output

[ { "_id" : "food", "firstItem" : "abc" }, { "_id" : "toy", "firstItem" : "xyz" } ]

Esempio di utilizzo dell'operatore di finestra (MongoDB Shell)

Nuovo dalla versione 8.0.2.

L'$firstoperatore può essere utilizzato anche come operatore di finestra nello $setWindowFields stage. In questo contesto, restituisce il valore expression del primo documento in ogni finestra. Si specifica l'operatore sotto il output campo e, facoltativamente, si definiscono i confini della finestra con un window documento.

Nota

Se utilizzato come operatore di finestra in$setWindowFields, $first è limitato a 100 MB di dati intermedi. Un'operazione che supera questo limite restituisce un errore.

Crea documenti di esempio

db.stockPrices.insertMany([ { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 }, { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 }, { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 }, { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 }, { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 }, { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 }, { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 } ]);

Esempio di interrogazione

L'esempio seguente suddivide i documenti in baseticker, ordina ogni partizione in base hour e restituisce il primo (il primo) prezzo registrato in ciascuna partizione.

db.stockPrices.aggregate([ { $setWindowFields: { partitionBy: "$ticker", sortBy: { hour: 1 }, output: { firstPrice: { $first: "$price", window: { documents: ["unbounded", "current"] } } } } } ]);

Output

[ { "_id": 1, "ticker": "ABC", "hour": 1, "price": 50, "firstPrice": 50 }, { "_id": 2, "ticker": "ABC", "hour": 2, "price": 45, "firstPrice": 50 }, { "_id": 3, "ticker": "ABC", "hour": 3, "price": 60, "firstPrice": 50 }, { "_id": 4, "ticker": "ABC", "hour": 4, "price": 40, "firstPrice": 50 }, { "_id": 5, "ticker": "XYZ", "hour": 1, "price": 30, "firstPrice": 30 }, { "_id": 6, "ticker": "XYZ", "hour": 2, "price": 35, "firstPrice": 30 }, { "_id": 7, "ticker": "XYZ", "hour": 3, "price": 25, "firstPrice": 30 } ]

A ogni documento viene aggiunto il firstPrice prezzo del primo documento nella relativa finestra (il primo nella partizione). hour

Esempi di codice

Per visualizzare un esempio di codice per l'utilizzo $first dell'operatore, scegli la scheda corrispondente alla lingua che desideri utilizzare. Gli esempi seguenti mostrano sia l'utilizzo dell'accumulatore (in$group) che l'utilizzo dell'operatore di finestra (in$setWindowFields):

Node.js
const { MongoClient } = require('mongodb'); async function example() { const uri = 'mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false'; const client = new MongoClient(uri); try { await client.connect(); const db = client.db('test'); // Accumulator usage: first value per group const products = db.collection('products'); await products.insertMany([ { _id: 1, item: "abc", price: 10, category: "food" }, { _id: 2, item: "jkl", price: 20, category: "food" }, { _id: 3, item: "xyz", price: 5, category: "toy" }, { _id: 4, item: "abc", price: 5, category: "toy" } ]); const accumulatorResult = await products.aggregate([ { $group: { _id: "$category", firstItem: { $first: "$item" } } } ]).toArray(); console.log('Accumulator result:', accumulatorResult); // Window operator usage: first value within each partition const stockPrices = db.collection('stockPrices'); await stockPrices.insertMany([ { _id: 1, ticker: "ABC", hour: 1, price: 50 }, { _id: 2, ticker: "ABC", hour: 2, price: 45 }, { _id: 3, ticker: "ABC", hour: 3, price: 60 }, { _id: 4, ticker: "ABC", hour: 4, price: 40 }, { _id: 5, ticker: "XYZ", hour: 1, price: 30 }, { _id: 6, ticker: "XYZ", hour: 2, price: 35 }, { _id: 7, ticker: "XYZ", hour: 3, price: 25 } ]); const windowResult = await stockPrices.aggregate([ { $setWindowFields: { partitionBy: "$ticker", sortBy: { hour: 1 }, output: { firstPrice: { $first: "$price", window: { documents: ["unbounded", "current"] } } } } } ]).toArray(); console.log('Window result:', windowResult); } catch (error) { console.error('Error:', error); } finally { await client.close(); } } example();
Python
from pymongo import MongoClient from pprint import pprint def example(): client = None try: client = MongoClient('mongodb://<username>:<password>@<cluster-endpoint>:27017/?tls=true&tlsCAFile=global-bundle.pem&replicaSet=rs0&readPreference=secondaryPreferred&retryWrites=false') db = client['test'] # Accumulator usage: first value per group products = db['products'] products.insert_many([ { '_id': 1, 'item': 'abc', 'price': 10, 'category': 'food' }, { '_id': 2, 'item': 'jkl', 'price': 20, 'category': 'food' }, { '_id': 3, 'item': 'xyz', 'price': 5, 'category': 'toy' }, { '_id': 4, 'item': 'abc', 'price': 5, 'category': 'toy' } ]) accumulator_result = list(products.aggregate([ { '$group': { '_id': '$category', 'firstItem': { '$first': '$item' } } } ])) pprint(accumulator_result) # Window operator usage: first value within each partition stock_prices = db['stockPrices'] stock_prices.insert_many([ { '_id': 1, 'ticker': 'ABC', 'hour': 1, 'price': 50 }, { '_id': 2, 'ticker': 'ABC', 'hour': 2, 'price': 45 }, { '_id': 3, 'ticker': 'ABC', 'hour': 3, 'price': 60 }, { '_id': 4, 'ticker': 'ABC', 'hour': 4, 'price': 40 }, { '_id': 5, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 1, 'price': 30 }, { '_id': 6, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 2, 'price': 35 }, { '_id': 7, 'ticker': 'XYZ', 'hour': 3, 'price': 25 } ]) window_result = list(stock_prices.aggregate([ { '$setWindowFields': { 'partitionBy': '$ticker', 'sortBy': { 'hour': 1 }, 'output': { 'firstPrice': { '$first': '$price', 'window': { 'documents': ['unbounded', 'current'] } } } } } ])) pprint(window_result) except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") finally: if client: client.close() example()